Стратегия прогнозирования цен на основе логарифма
Обзор
Эта стратегия использует симметричную функцию, чтобы моделировать изменение цены и вычислить значение z в зависимости от стандартной разницы и среднего значения объема сделки, чтобы прогнозировать будущую цену как симметричную функцию ввода параметров.
Стратегический принцип
- Вычислите значение ROC при закрытии, положительное значение будет добавлено к volume_pos, отрицательное значение к volume_neg
- Вычислить разницу между volume_pos и volume_neg как net_volume
- Расчет стандартной разницы net_volume net_std и средней net_sma
- Вычислить net_sma, деленное на net_std, чтобы получить значение z
- Применяя ценовую оценку закрытия, 20-дневную стандартную разницу в цене закрытия и значение z в качестве параметров, введите логистическую функцию logistic для прогнозирования цены следующего цикла
- Продолжайте делать ставки, когда прогнозируемая цена выше текущей фактической цены в 1,005 раза, и не делайте ставки, когда она ниже 0,995 раза
Анализ преимуществ
Стратегия сочетает в себе статистическую информацию о объемах сделок и прогноз цены по логистическим функциям.
Преимущества:
- Популярные различия в объемах торгов позволяют оценить настроения рынка.
- Арифметическая функция приспосабливается к кривой изменения цены, чтобы лучше прогнозировать
- Стратегии просты, понятны и легко реализуемы
Анализ рисков
Однако эта стратегия также несет в себе некоторые риски:
- Показатели объемов сделок задерживаются и не отражают изменения рынка.
- Прогнозы арифметических функций не всегда точны и могут вводить в заблуждение
- Отсутствие мер по сдерживанию убытков
Риски можно снизить следующими способами:
- Достоверность сигнала объема сделки в сочетании с другими показателями
- Оптимизация параметров логистических функций для повышения точности прогнозов
- Установите линию стоп-лосса, ограничивающую максимальные потери на одну и в целом
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована:
- Динамическая оптимизация алгоритмических функций с использованием методов машинного обучения
- Корректировка управления позициями в сочетании с показателем волатильности цен на акции
- Добавление фильтрации Bayes, фильтрация недействительного сигнала
- Вместе с прорывной стратегией, вход в прорывный пункт
- Используйте правила взаимосвязи для выявления отклонения цен от сигналов
С помощью комбинации различных методов можно еще больше повысить стабильность и прибыльность стратегии.
Подвести итог
Эта стратегия объединяет статистические показатели объема сделок и прогнозирование координатных функций, создавая уникальную концепцию количественной торговли. Благодаря постоянной оптимизации эта стратегия может стать эффективной и стабильной программированной торговой системой. В сочетании с машинным обучением и теорией комбинированной оптимизации мы уверены, что ее торговая производительность будет улучшена.
- 1

